python jieba分词去除停用词

你可以使用 Python 中的 jieba 库来进行中文分词，并使用自定义的停用词表来去除停用词。以下是一个示例代码：

import jieba

# 读取停用词表
stopwords_path = 'stopwords.txt'
stopwords = [line.strip() for line in open(stopwords_path, 'r', encoding='utf-8').readlines()]

# 分词并去除停用词
text = "我爱自然语言处理"
words = jieba.cut(text)
result = []
for word in words:
    if word not in stopwords:
        result.append(word)

print(result)

其中，停用词表可以自己定义或者使用已有的停用词表。在上面的示例中，停用词表的文件路径为 `stopwords.txt`，它包含了一些常见的停用词。分词后，将不在停用词表中的词加入结果列表 `result` 中。

相关问题

python文本分词去停用词

在Python中，文本分词和去除停用词是自然语言处理（NLP）的基本步骤之一。通常用于预处理文本数据，以便于后续分析如情感分析、主题建模等。以下是简单的流程：

1. **分词**（Tokenization）: 使用诸如`jieba`库对文本进行切分成一个个词语或单词，这是将连续的文本转换成计算机可以理解的一组单元。

import jieba
text = "这是一个示例句子"
words = jieba.lcut(text)
print(words)  # 输出 ['这是', '一个', '示例', '句子']

2. **下载停用词表**: `jieba`库默认提供了一个中文停用词列表，也可以从其他来源获取，如`NLTK`库对于英文有停用词列表。

from jieba.analyse import load_stop_words
stop_words = load_stop_words('zh')  # 加载中文停用词

3. **去除停用词**: 过滤掉停用词列表中的词语，保留有意义的词汇。

filtered_words = [word for word in words if word not in stop_words]
print(filtered_words)

Python情感分析分词和去除停用词

在Python中进行情感分析时，首先需要对文本进行预处理，其中包括分词和去除停用词两个重要步骤：

1. **分词**（Tokenization）：将一段连续的文本拆分成单个词语（tokens），这是自然语言处理的基础。Python中有许多库可以做到这一点，比如jieba（针对中文）和nltk（用于多种语言，包括英文）。例如，使用jieba分词：

   import jieba
   text = "这是一个示例句子"
   words = jieba.lcut(text)

2. **去除停用词**：停用词是指在大多数情况下没有实际含义、频繁出现但在文本分析中通常忽略的词，如“的”、“了”等。在Python中，nltk库提供了一个停用词列表，可以用`nltk.corpus.stopwords`获取。移除停用词的步骤如下：

   from nltk.corpus import stopwords
   stop_words = set(stopwords.words('chinese'))  # 对于中文
   filtered_words = [word for word in words if word not in stop_words]